# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
url = "https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/Data/ml-basics/penguins.csv"
df = pd.read_csv(url)

# 显示前5行数据
print("数据集前5行：")
print(df.head())

# 可视化企鹅物种的分布（柱状图）
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.countplot(x='Species', data=df)
plt.title("企鹅物种分布")
plt.show()

# 用箱线图可视化 FlipperLength, CulmenLength, CulmenDepth 在不同物种中的分布情况
plt.figure(figsize=(14, 6))

# 分别为 FlipperLength, CulmenLength, CulmenDepth 创建子图
plt.subplot(1, 3, 1)
sns.boxplot(x='Species', y='FlipperLength', data=df)
plt.title("FlipperLength 分布")

plt.subplot(1, 3, 2)
sns.boxplot(x='Species', y='CulmenLength', data=df)
plt.title("CulmenLength 分布")

plt.subplot(1, 3, 3)
sns.boxplot(x='Species', y='CulmenDepth', data=df)
plt.title("CulmenDepth 分布")

plt.tight_layout()
plt.show()

# 显示含有缺失值的行
missing_data = df[df.isnull().any(axis=1)]
print("含有缺失值的行：")
print(missing_data)

# 删除含有缺失值的行
df = df.dropna()

# 准备训练数据：
# 1. 将数据集拆分为特征（CulmenLength, CulmenDepth, FlipperLength）和标签（Species）
X = df[['CulmenLength', 'CulmenDepth', 'FlipperLength']]  # 特征
y = df['Species']  # 标签

# 2. 将数据集拆分为训练集和测试集，30%的数据用于测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建多分类的逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=200)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型：
# 1. 预测测试集的标签
y_pred = model.predict(X_test)

# 2. 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型的准确率：{accuracy * 100:.2f}%")